Kong Konnect MCP Server

Was macht der “Kong Konnect” MCP Server?

Der Kong Konnect MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der es KI-Assistenten wie Claude ermöglicht, direkt mit dem API-Gateway von Kong Konnect zu interagieren. Dieser Server fungiert als Brücke und befähigt KI-gestützte Tools, Gateway-Konfigurationen, Traffic und Analytik mit natürlicher Sprache abzufragen und auszuwerten. Entwickler können mit dem Server Analysedaten abrufen, API-Gateway-Konfigurationen inspizieren und Steuerungsebenen verwalten – alles über standardisierte MCP-Tools. Durch die Integration externer Datenquellen wie der Kong Konnect APIs in KI-Workflows vereinfacht dieser MCP-Server Aufgaben wie Traffic-Monitoring, Konfigurationsprüfungen und das Management von API-Services, wodurch Effizienz und Intelligenz in Entwicklung und Betrieb gesteigert werden.

Liste der Prompts

• Es sind keine expliziten Prompt-Vorlagen in den Repository-Dateien oder im README dokumentiert.

Liste der Ressourcen

• Es sind keine expliziten MCP-Ressourcen in den Repository-Dateien oder im README dokumentiert.

Analytik-Tools

• API-Anfragen abfragen
  Kong API Gateway-Anfragen mit anpassbaren Filtern wie Zeitspanne, Statuscodes, HTTP-Methoden, Consumer-IDs und mehr abfragen und analysieren.

• Anfragen eines Consumers abrufen
  Analysieren Sie API-Anfragen eines bestimmten Consumers, gefiltert nach Consumer-ID und Zeitraum.

Konfigurationstools

• (Weitere Konfigurationstools werden erwähnt, aber im README oder in den Projektdateien nicht im Detail beschrieben.)

Tools für Steuerungsebenen

• (Tools zur Verwaltung der Steuerungsebene werden erwähnt, aber im README oder den Projektdateien nicht im Detail beschrieben.)

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• API-Analytik und Reporting
  Entwickler- und Betriebsteams können mit dem Server detaillierte Analysen zu API-Anfragen abrufen – inkl. Filterung nach Statuscodes, Methoden, Consumer, Services u.v.m. für umfassendes Monitoring.

• Analyse des Nutzerverhaltens
  Analysieren Sie Anfragen und Verhaltensweisen einzelner Nutzer (Consumers), was z.B. Support-, Abrechnungs- oder Sicherheitsaufgaben unterstützt.

• Gateway-Konfigurationsprüfung
  Listen Sie Services, Routen, Consumers und Plugins auf und prüfen Sie sie, um die API-Gateway-Konfiguration zu auditieren und zu verifizieren.

• Verwaltung der Steuerungsebene
  Verwalten und inspizieren Sie Steuerungsebenen und -gruppen, um die Administration verteilter API-Gateways zu vereinfachen.

• KI-gestützte Betriebsprozesse
  Ermöglichen Sie KI-Assistenten, Echtzeitabfragen und Diagnosen der API-Infrastruktur durchzuführen, um manuellen Aufwand zu reduzieren und die Reaktionszeit bei Vorfällen zu beschleunigen.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js 20+ und ein MCP-kompatibler Client installiert sind.
2. Klonen & Installieren:

   git clone https://github.com/Kong/mcp-konnect.git
   cd mcp-konnect
   npm install
   npm run build
   

3. Umgebungsvariablen setzen:

   export KONNECT_ACCESS_TOKEN=your_api_key
   export KONNECT_REGION=us
   

4. MCP-Server in Windsurf-Konfiguration hinzufügen:
   Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z.B. windsurf.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Windsurf neu starten und überprüfen.

Claude

1. Voraussetzungen: Node.js 20+, Claude Desktop oder kompatibler Client.
2. Klonen, installieren und bauen: (siehe oben)
3. Umgebungsvariablen setzen: (siehe oben)
4. Claude-Konfiguration bearbeiten:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Claude neu starten und überprüfen.

Cursor

1. Voraussetzungen: Node.js 20+, Cursor mit MCP-Funktionalität.
2. Klonen, installieren, bauen: (siehe oben)
3. Umgebungsvariablen setzen: (siehe oben)
4. In Cursor konfigurieren:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Cursor neu starten und überprüfen.

Cline

1. Voraussetzungen: Node.js 20+, Cline mit MCP-Unterstützung.
2. Klonen, installieren, bauen: (siehe oben)
3. Umgebungsvariablen setzen: (siehe oben)
4. Zur Cline-Konfiguration hinzufügen:

   {
     "mcpServers": {
       "kong-konnect": {
         "command": "npx",
         "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
         "env": {
           "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
           "KONNECT_REGION": "us"
         }
       }
     }
   }
   

5. Neustarten und Verbindung testen.

Hinweis:
Bewahren Sie API-Schlüssel immer sicher als Umgebungsvariablen auf. Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "kong-konnect": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kong/mcp-konnect@latest"],
      "env": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "${KONNECT_ACCESS_TOKEN}",
        "KONNECT_REGION": "us"
      },
      "inputs": {
        "KONNECT_ACCESS_TOKEN": "env:KONNECT_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt mit der System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

{
  "kong-konnect": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “kong-konnect” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Basierend auf den obigen Informationen ist der Kong Konnect MCP Server noch in Entwicklung, stellt aber bereits relevante Tools für Analytik und Konfiguration bereit. Ressourcen und Prompts sind nicht dokumentiert, und Unterstützung für Roots oder Sampling wird nicht erwähnt. Das Projekt ist Open Source, recht aktiv und hat klare Einrichtungshinweise.

Unsere Meinung

Der Kong Konnect MCP Server integriert sich gut in KI-Workflows für API-Betrieb und Analytik. Das Fehlen von Dokumentation für Prompts und Ressourcen sowie keine explizite Erwähnung von Roots oder Sampling begrenzt jedoch die Vollständigkeit. Dennoch ist er ein funktionaler und wertvoller MCP für diesen Bereich.

Bewertung: 6/10

MCP-Score